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标题: Java面试题：HashMap为什么线程不安全、ConcurrentHashMap原理（JDK1.7与JD [打印本页]

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作者: 反转基因福娃    时间: 2024-9-1 16:27
标题: Java面试题：HashMap为什么线程不安全、ConcurrentHashMap原理（JDK1.7与JD
还记得 HashMap的实现原理、jdk1.7与jdk1.8的HashMap有什么区别吗？如果忘记可以到这里重新温习： Java面试题：ArrayList底层实现原理、HashMap的实现原理、HashMap的jdk1.7和jdk1.8有什么区别
1.HashMap 为什么线程不安全

1.1 概述——HashMap线程不安全的体现、原因、改善

HashMap是线程不安全的，它黑白同步的数据结构。主要体现在：

• jdk1.7中，在多线程环境下，扩容时会出现 死循环、数据丢失 问题
  
• jdk1.8中，在多线程环境下，会发生 数据覆盖 的环境
  

HashMap线程不安全原因（具体原因见1.2、1.3）：

• JDK1.7 中，HashMap扩容时使用头插法插入元素。具体原因：在 HashMap 触发扩容时，正好两个线程同时在操纵同一个链表，当线程A被挂起，线程B已完成数据迁徙，等CPU资源释放后被挂起的线程A重新实行之前的逻辑，数据已经被改变，形成环形链表，造成死循环、数据丢失问题 —— 在JDK1.8中接纳了尾插法插入元素，再扩容时会保持链表本来的次序，制止了死循环的问题
  
• JDK1.8 中，由于多线程对HashMap进行put操纵，调用了HashMap#putVal()，如果两个线程并发实行 put 操纵，并且两个数据的 hash 值冲突，就大概出现数据覆盖。具体原因：线程 A 判断 hash 值位置为 null，还未写入数据、由于时间片耗尽导致被挂起，此时线程 B 正常插入数据。接着线程 A 得到时间片，由于线程 A 之前已进行hash碰撞的判断，所以此时不会再进行判断、而是直接进行插入，就会把刚才线程 B 写入的数据覆盖掉
  

为了在多线程环境下使用安全的HashMap，可以接纳以下步伐：

• 使用线程安全的替换品：使用线程安全的聚集类，如ConcurrentHashMap，它是专门设计用于多线程环境的哈希表，提供了高效的并发性能。
  
• 显式同步：如果必须使用普通的HashMap，确保在访问和修改HashMap时进行适当的同步，使用synchronized关键字或其他同步机制来掩护共享资源。如Collections.synchronizedMap(map)，包装成同步Map，原理就是在HashMap的所有方法上synchronized
  
• 使用线程局部变量：为每个线程维护一个独立的HashMap实例，以制止线程间竞争。ThreadLocal<Map<String, Integer>> threadLocalMap = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new);
  

1.2 jdk1.7中的线程不安全——死循环、数据丢失

jdk1.7 HashMap的transfer函数如下：

1. void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
2.     int newCapacity = newTable.length;
3.     for (Entry<K,V> e : table) {
4.         while(null != e) {
5.             Entry<K,V> next = e.next;
6.             if (rehash) {
7.                 e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
8.             }
9.             int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
10.             e.next = newTable[i];
11.             newTable[i] = e;
12.             e = next;
13.         }
14.     }
15. }

复制代码

在对table进行扩容到newTable后，需要将原来数据转移到newTable中，留意10-12行代码，这里可以看出在转移元素的过程中，使用的是头插法，也就是链表的次序会翻转，这里也是形成死循环的关键点。下面进行详细分析。
条件条件：此处假设

• hash算法为简单的用key mod链表的大小。
  
• 最开始hash表size=2，key=3,7,5，则都在table[1]中
  
• 然后进行resize，使size变成4。
  

未resize前的数据结构如下：

如果在单线程中，末了的结果如下：

在多线程环境下，假设有两个线程A和B都在进行put操纵。线程A在实行到transfer函数中第11行代码 newTable = e 处挂起，此时线程A中运行结果如下，e=3、next=7、e.next=null：

线程A挂起后，此时线程B正常实行，并完成resize操纵，结果如下：

重点来了，根据Java内存模式可知，线程B实行完数据迁徙后，此时主内存中newTable和table都是最新的，也就是说：7.next=3、3.next=null。
此时切换到线程A上，在线程A挂起时内存中值如下：e=3，next=7，newTable[3]=null，代码实行过程如下：

1. newTable[3]=e ----> newTable[3]=3
2. e=next ----> e=7

复制代码

此时结果如下：

继承循环：

1. e=7
2. next=e.next ----> next=3【从主存中取值】
3. e.next=newTable[3] ----> e.next=3【从主存中取值】
4. newTable[3]=e ----> newTable[3]=7
5. e=next ----> e=3

复制代码

结果如下：

再次进行循环：

1. e=3
2. next=e.next ----> next=null
3. e.next=newTable[3] ----> e.next=7 即：3.next=7
4. newTable[3]=e ----> newTable[3]=3
5. e=next ----> e=null

复制代码

留意此次循环：e.next=7，而在前次循环中7.next=3，出现环形链表，并且此时e=null循环结束。结果如下

上面说了此时e.next=null即next=null，当实行完e=null后，将不会进行下一轮循环。到此线程A、B的扩容操纵完成，很明显当线程A实行完后，HashMap中出现了环形结构，当在以后对该HashMap进行操纵时会出现死循环。
并且从上图可以发现，元素5在扩容期间被莫名的丢失了，这就发生了数据丢失的问题。
参考回复：
在jdk1.7的hashmap中在数组进行扩容的时候，因为链表是头插法，在进行数据迁徙的过程中，有大概导致死循环。
比如说，现在有两个线程
线程一：读取到当前的hashmap数据，数据中一个链表，在准备扩容时，线程二参与
线程二：也读取hashmap，直接进行扩容。因为是头插法，链表的次序会进行颠倒过来。比如原来的次序是AB，扩容后的次序是BA，线程二实行结束。
线程一：继承实行的时候就会出现死循环的问题。
线程一先将A移入新的链表，再将B插入到链头，由于另外一个线程的原因，B的next指向了A，所以B->A->B,形成循环。当然，JDK 8 将扩容算法做了调解，不再将元素参加链表头（而是保持与扩容前一样的次序），尾插法，就制止了jdk7中死循环的问题。
1.3 jdk1.8中的线程不安全——数据覆盖

在jdk1.8中对HashMap进行了优化，在发生hash碰撞，不再接纳头插法方式，而是直接插入链表尾部 即尾插法，保持了链表元素的次序，解决了扩容造成的死循环、数据丢失问题。如果你去阅读1.8的源码会发现找不到HashMap#transfer()，因为JDK1.8直接在HashMap#resize()中完成了数据迁徙。
但在多线程的环境下仍然不安全，会发生数据覆盖问题。

1. final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
2.                boolean evict) {
3.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
4.     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
5.         n = (tab = resize()).length;
6.     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)  //如果没有hash碰撞则直接插入元素
7.         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
8.     else {
9.         Node<K,V> e; K k;
10.         if (p.hash == hash &&
11.             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
12.             e = p;
13.         else if (p instanceof TreeNode)
14.             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
15.         else {
16.             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
17.                 if ((e = p.next) == null) {
18.                     p.next = newNode(hash, key, value, null);
19.                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
20.                         treeifyBin(tab, hash);
21.                     break;
22.                 }
23.                 if (e.hash == hash &&
24.                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
25.                     break;
26.                 p = e;
27.             }
28.         }
29.         if (e != null) { // existing mapping for key
30.             V oldValue = e.value;
31.             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
32.                 e.value = value;
33.             afterNodeAccess(e);
34.             return oldValue;
35.         }
36.     }
37.     ++modCount;
38.     if (++size > threshold)
39.         resize();
40.     afterNodeInsertion(evict);
41.     return null;
42. }

复制代码

根据putVal源码，留意第6行代码，如果没有hash碰撞则会直接插入元素。假设两个线程A、B都在进行put操纵，并且hash函数盘算出的插入下标是相同的，当线程A实行完第6行代码后由于时间片耗尽导致被挂起，而线程B得到时间片后在该下标处插入了元素，完成了正常的插入；然后线程A得到时间片，由于之前已经进行了hash碰撞的判断，所有此时不会再进行判断，而是直接进行插入，这就导致了线程B插入的数据被线程A覆盖了，从而线程不安全。
除此之前，还有代码的第38行处++size，假设线程A、B同时进行put操纵，当前HashMap的zise大小为10，当线程A实行到第38行代码时，从主内存中得到size的值为10后准备进行+1操纵，但是由于时间片耗尽只好让出CPU；线程B拿到CPU还是从主内存中拿到size的值10进行+1操纵，完成了put操纵并将size=11写回主内存，然后线程A再次拿到CPU并继承实行(此时size的值仍为10)，当实行完put操纵后，还是将size=11写回内存，此时，线程A、B都实行了一次put操纵，但是size的值只增长了1，所有说还是由于数据覆盖又导致了线程不安全。
1.4 如何在多线程环境下使用安全的HashMap

为了在多线程环境下使用安全的HashMap，可以接纳以下步伐：

• 使用线程安全的替换品：使用线程安全的聚集类，如ConcurrentHashMap，它是专门设计用于多线程环境的哈希表，提供了高效的并发性能。
  
• 显式同步：如果必须使用普通的HashMap，确保在访问和修改HashMap时进行适当的同步，使用synchronized关键字或其他同步机制来掩护共享资源。如Collections.synchronizedMap(map)，包装成同步Map，原理就是在HashMap的所有方法上synchronized
  
• 使用线程局部变量：为每个线程维护一个独立的HashMap实例，以制止线程间竞争。ThreadLocal<Map<String, Integer>> threadLocalMap = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new);
  

2.ConcurrentHashMap原理、分段锁、局部锁、线程安全

HashMap 在多线程环境下操纵不安全，ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本。
JDK1.8中 ConcurrentHashMap内部是使用 数组 + 链表 + 红黑树 的结构来存储元素。相比于同样线程安全的HashTable来说，服从等各方面都有极大地进步。
ConcurrentHashMap 的上风在于分身性能和线程安全，一个线程进行写操纵时，它会锁住一小部分，其他部分的读写不受影响，其他线程访问没上锁的地方不会被阻塞。
ConcurrentHashMap底层数据结构：

• JDK1.7底层接纳分段的数组+链表实现
  
• JDK1.8接纳的数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表+红黑树。
  

加锁的方式：

• JDK1.7接纳Segment分段锁，底层使用的是ReentrantLock
  
• JDK1.8接纳CAS添加新节点，接纳synchronized锁定链表或红黑二叉树的首节点，相对Segment分段锁粒度更细，性能更好
  

JDK1.8中的ConcurrentHashMap比JDK1.7中的ConcurrentHashMap幸亏那里？

• JDK1.8的实现低落锁的粒度，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）。
  
• JDK1.8版本的数据结构变得更加简单，使得操纵也更加清晰流通，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的低落，实现的复杂度也低落了。
  
• JDK1.8使用红黑树来优化链表，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历服从是很快的，取代一定阈值的链表。
  

JDK1.8为什么使用内置锁synchronized来取代重入锁ReentrantLock，有以下几点：

• 因为锁粒度低落了，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）。在相对而言的低粒度加锁方式，synchronized并不比ReentrantLock差，在粗粒度加锁中ReentrantLock大概通过Condition来控制各个低粒度的边界，更加的机动，而在低粒度中，Condition的上风就没有了。
  
• JVM的开辟团队从来都没有放弃synchronized，而且基于JVM的synchronized优化空间更大，使用内嵌的关键字比使用API更加自然。
  
• 在大量的数据操纵下，对于JVM的内存压力，基于API的ReentrantLock会开销更多的内存，虽然不是瓶颈，但是也是一个选择依据。
  

2.1 ConcurrentHashMap概述

java.util.concurrent.ConcurrentHashMap属于JUC包下的一个聚集类，可以实现线程安全。
ConcurrentHashMap和HashMap一样，是一个存放键值对的容器。使用hash算法来获取值的地点，因此时间复杂度是O(1)。查询非常快。同时，ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap。专门用于多线程环境。
JDK1.7
ConcurrentHashMap 接纳分段锁策略，由多个 Segment 组合而成，其中 Segment 可以看成一个 HashMap， 不同点是 Segment 继承自 ReentrantLock，在操纵的时候给 Segment 赋予了一个对象锁（Put 操纵时，锁的是某个 Segment，其他线程对其他 Segment 的读写操纵均不影响），从而保证多线程环境下并发操纵安全。
不同Segment的并发写入（可以并发实行）；同一Segment的一写一读（可以并发实行，table有volatile关键字修饰，保证每次获取值都是最新的）；同一Segment的并发写入，会阻塞
ConcurrentHashMap 中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时低落了锁的粒度，让并发操纵服从更高。
JDK1.8
相比于 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 类取消了 Segment 分段锁，接纳 CAS + synchronized 来保证并发安全；数据结构跟jdk1.8中HashMap一样，数组+链表改为 数组+链表+红黑树，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构。
ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 服从又提拔了 N 倍！
2.2 ConcurrentHashMap源码 jdk1.8

组成

1. //ConcurrentHashMap使用volatile修饰节点数组，保证其可见性，禁止指令重排。
2. //而HashMap没有使用volatile，  transient Node<K,V>[] table;
3. transient volatile Node<K,V>[] table;

复制代码

put方法 put()方法没有效synchronized修饰

1. public V put(K key, V value) {
2.     return putVal(key, value, false);
3. }
6. final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
7.     // key和value都不能为null
8.     if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
9.     int hash = spread(key.hashCode());
10.     int binCount = 0;
11.     for (Node<K,V>[] tab = table;;) {  //死循环，可视为乐观锁
12.         Node<K,V> f; int n, i, fh;
13.         if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
14.             // 如果tab未初始化或者个数为0，则初始化node数组
15.             tab = initTable();
16.         else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
17.             if (casTabAt(tab, i, null,
18.                          new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
19.                 // 如果使用CAS插入元素时，发现已经有元素了，则进入下一次循环，重新操作
20.                 // 如果使用CAS插入元素成功，则break跳出循环，流程结束
21.                 break;                   // no lock when adding to empty bin
22.         }
23.         else if ((fh = f.hash) == MOVED)
24.             // 如果要插入的元素所在的tab的第一个元素的hash是MOVED，则当前线程帮忙一起迁移元素
25.             tab = helpTransfer(tab, f);
26.         else {   //发生hash冲突
27.             // 如果这个tab不为空且不在迁移元素，则锁住这个tab（分段锁）
28.             // 并查找要插入的元素是否在这个tab中
29.             // 存在，则替换值（onlyIfAbsent=false）
30.             // 不存在，则插入到链表结尾或插入树中
31.             V oldVal = null;
32.             synchronized (f) {
33.                 // 再次检测第一个元素是否有变化，如果有变化则进入下一次循环，从头来过
34.                 if (tabAt(tab, i) == f) {
35.                     // 如果第一个元素的hash值大于等于0（说明不是在迁移，也不是树）
36.                     // 那就是tab中的元素使用的是链表方式存储
37.                     if (fh >= 0) {
38.                         // tab中元素个数赋值为1
39.                         binCount = 1;
40.                         // 遍历整个tab，每次结束binCount加1
41.                         for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
42.                             K ek;
43.                             if (e.hash == hash &&
44.                                 ((ek = e.key) == key ||
45.                                  (ek != null && key.equals(ek)))) {
46.                                 // 如果找到了这个元素，则赋值了新值（onlyIfAbsent=false），并退出循环
47.                                 oldVal = e.val;
48.                                 if (!onlyIfAbsent)
49.                                     e.val = value;
50.                                 break;
51.                             }
52.                             Node<K,V> pred = e;
53.                             if ((e = e.next) == null) {
54.                                 // 如果到链表尾部还没有找到元素，就把它插入到链表结尾并退出循环
55.                                 pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
56.                                                           value, null);
57.                                 break;
58.                             }
59.                         }
60.                     }
61.                     else if (f instanceof TreeBin) {
62.                         // 如果第一个元素是树节点
63.                         Node<K,V> p;
64.                         // tab中元素个数赋值为2
65.                         binCount = 2;
66.                         // 调用红黑树的插入方法插入元素，如果成功插入则返回null，否则返回寻找到的节点
67.                         if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
68.                                                        value)) != null) {
69.                             // 如果找到了这个元素，则赋值了新值（onlyIfAbsent=false），并退出循环
70.                             oldVal = p.val;
71.                             if (!onlyIfAbsent)
72.                                 p.val = value;
73.                         }
74.                     }
75.                 }
76.             }
77.             // 如果binCount不为0，说明成功插入了元素或者寻找到了元素
78.             if (binCount != 0) {
79.                 // 如果链表元素个数达到了8，则尝试树化
80.                 // 因为上面把元素插入到树中时，binCount只赋值了2，并没有计算整个树中元素的个数，所以不会重复树化
81.                 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
82.                     treeifyBin(tab, i);
83.                 // 如果要插入的元素已经存在，则返回旧值
84.                 if (oldVal != null)
85.                     return oldVal;
86.                 // 退出外层大循环，流程结束
87.                 break;
88.             }
89.         }
90.     }
91.     // 成功插入元素，元素个数加1（是否要扩容在这个里面）
92.     addCount(1L, binCount);
93.     // 成功插入元素返回null
94.     return null;
95. }

复制代码

put操纵总结：
   做插入操纵时，首先进入乐观锁，在乐观锁中判断容器是否初始化，
如果没初始化则初始化容器；如果已经初始化，则判断该hash位置的节点是否为空，
如果为空，则通过CAS操纵进行插入。
如果该节点不为空，再判断容器是否在扩容中，如果在扩容，则资助其扩容。如果没有扩容，则进行末了一步，先加锁，然后找到hash值相同的那个节点(hash冲突)，
循环判断这个节点上的链表，决定做覆盖操纵还是插入操纵。
循环结束，插入完毕。
  

• 首先会判断 key、value是否为空，如果为空就抛异常；
  
• 接着会判断容器数组是否为空，如果为空就初始化数组；
  
• 进一步判断，要插入的元素f，在当前数组下标是否第一次插入、即该hash位置的节点是否为空，如果是就通过 CAS 方式插入；
  
• 如果不为空，再接着判断f.hash == -1是否成立，如果成立，说明当前f是ForwardingNode节点，表现有别的线程正在扩容，则一起进行扩容操纵；
  
• 其他的环境，就是把新的Node节点按链表或红黑树的方式插入到符合的位置；
  
• 节点插入完成之后，接着判断链表长度是否超过8，如果超过8个，就将链表转化为红黑树结构；
  
• 末了，插入完成之后，进行扩容判断。
  

get方法

1. public V get(Object key) {
2.     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
3.     // 计算hash
4.     int h = spread(key.hashCode());
5.     // 判断数组是否为空，通过key定位到数组下标是否为空
6.     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
7.         (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
8.         // 如果第一个元素就是要找的元素，直接返回
9.         if ((eh = e.hash) == h) {
10.             if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
11.                 return e.val;
12.         }
13.         else if (eh < 0)
14.             // hash小于0，说明是树或者正在扩容
15.             // 使用find寻找元素，find的寻找方式依据Node的不同子类有不同的实现方式
16.             return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
17.         // 遍历整个链表寻找元素
18.         while ((e = e.next) != null) {
19.             if (e.hash == h &&
20.                 ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
21.                 return e.val;
22.         }
23.     }
24.     return null;
25. }

复制代码

步调如下：

• 判断数组是否为空，通过key定位到数组下标是否为空；
  
• 判断node节点第一个元素是不是要找到，如果是直接返回；
  
• 如果是红黑树结构，就从红黑树内里查询；
  
• 如果是链表结构，循环遍历判断。
  

ConcurrentHashMap的get()方法没有加synchronized锁，为什么可以不加锁？因为table有volatile关键字修饰，保证每次获取值都是最新的。
【Hashtable的get(Object key)方法加了synchronized锁，性能较差】
remove方法

1. public V remove(Object key) {
2.     // 调用替换节点方法
3.     return replaceNode(key, null, null);
4. }
6. final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
7.     // 计算hash
8.     int hash = spread(key.hashCode());
9.     // 循环遍历数组
10.     for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
11.         Node<K,V> f; int n, i, fh;
12.         //校验参数
13.         if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
14.                 (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
15.             break;
16.         else if ((fh = f.hash) == MOVED)
17.             // 如果正在扩容中，协助扩容
18.             tab = helpTransfer(tab, f);
19.         else {
20.             V oldVal = null;
21.             // 标记是否处理过
22.             boolean validated = false;
23.             //用 synchronized 同步锁，保证并发时元素移除安全
24.             synchronized (f) {
25.                 // 再次验证当前tab元素是否被修改过
26.                 if (tabAt(tab, i) == f) {
27.                     if (fh >= 0) {
28.                         // fh>=0表示是链表节点
29.                         validated = true;
30.                         // 遍历链表寻找目标节点
31.                         for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
32.                             K ek;
33.                             if (e.hash == hash &&
34.                                     ((ek = e.key) == key ||
35.                                             (ek != null && key.equals(ek)))) {
36.                                 V ev = e.val;
37.                                 if (cv == null || cv == ev ||
38.                                         (ev != null && cv.equals(ev))) {
39.                                     oldVal = ev;
40.                                     if (value != null)
41.                                         e.val = value;
42.                                     else if (pred != null)
43.                                         pred.next = e.next;
44.                                     else
45.                                         setTabAt(tab, i, e.next);
46.                                 }
47.                                 break;
48.                             }
49.                             pred = e;
50.                             // 遍历到链表尾部还没找到元素，跳出循环
51.                             if ((e = e.next) == null)
52.                                 break;
53.                         }
54.                     }
55.                     else if (f instanceof TreeBin) {
56.                         // 如果是树节点
57.                         validated = true;
58.                         TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
59.                         TreeNode<K,V> r, p;
60.                         // 遍历树找到了目标节点
61.                         if ((r = t.root) != null &&
62.                                 (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
63.                             V pv = p.val;
64.                             if (cv == null || cv == pv ||
65.                                     (pv != null && cv.equals(pv))) {
66.                                 oldVal = pv;
67.                                 if (value != null)
68.                                     p.val = value;
69.                                 else if (t.removeTreeNode(p))
70.                                     setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
71.                             }
72.                         }
73.                     }
74.                 }
75.             }
76.             // 如果处理过，不管有没有找到元素都返回
77.             if (validated) {
78.                 // 如果找到了元素，返回其旧值
79.                 if (oldVal != null) {
80.                     // 如果要替换的值为空，元素个数减1
81.                     if (value == null)
82.                         addCount(-1L, -1);
83.                     return oldVal;
84.                 }
85.                 break;
86.             }
87.         }
88.     }
89.     // 没找到元素返回空
90.     return null;
91. }

复制代码

步调如下：

• 循环遍历数组，接着校验参数；
  
• 判断是否有别的线程正在扩容，如果是一起扩容；
  
• 用 synchronized 同步锁，保证并发时元素移除安全；
  
• 因为 check= -1，所以不会进行扩容操纵，利用CAS操纵修改baseCount值。
  

2.3 ConcurrentHashMap结构 jdk1.7–>jdk1.8

jdk1.7下的ConcurrentHashMap

它由多个 Segment 组合而成。Segment 本身就相当于一个 HashMap 对象。
同 HashMap 一样，Segment 包含一个 HashEntry 数组，数组中的每一个 HashEntry 既是一个键值对，也是一个链表的头节点。
单一的 Segment 结构如下：

像这样的 Segment 对象，在 ConcurrentHashMap 聚集中有多少个呢？有 2 的 N 次方个，共同保存在一个名为 segments 的数组当中。
因此整个ConcurrentHashMap的结构如下：

可以说，ConcurrentHashMap 是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面，有多少个子哈希表。
它的核心属性

1. final Segment<K,V>[] segments;
2. transient Set<K> keySet;
3. transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

复制代码

其中，Segment是它的一个内部类，主要组成如下：

1. static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
3.         private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
4.        
5.         // 和 HashMap 中的 HashEntry 作用一样，真正存放数据的桶
6.         transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
7.        
8.         transient int count;
9.         transient int modCount;
10.         transient int threshold;
11.         final float loadFactor;
13.         // ...
14. }

复制代码

HashEntry也是一个内部类，主要组成如下：

1. static class HashEntry<K,V> {
2.     final int hash;
3.     final K key;
4.     volatile V value;
5.     volatile HashEntry<K,V> next;
7.     HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
8.         this.hash = hash;
9.         this.key = key;
10.         this.value = value;
11.         this.next = next;
12.     }
13.     //...
14. }

复制代码

和 HashMap 的 Entry 基本一样，唯一的区别就是其中的核心数据如 value ，以及链表都是 volatile 修饰的，保证了获取时的可见性。
get方法

• 为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
  
• 通过hash值，定位到对应的Segment对象
  
• 再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。
  

put方法

• 为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
  
• 通过hash值，定位到对应的Segment对象
  
• 获取可重入锁
  
• 再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。
  
• 插入或覆盖HashEntry对象。
  
• 释放锁。
  

高并发线程安全：Put 操纵时，锁的是某个 Segment，其他线程对其他 Segment 的读写操纵均不影响。因此解决了线程安全问题。
jdk1.8下的COncurrentHashMap

虽然 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap 解决了 HashMap 并发的安全性，但是当冲突的链表过长时，在查询遍历的时候依然很慢。因此JDK8有所改进：
（在 JDK1.8 中，HashMap 引入了红黑二叉树设计，当冲突的链表长度大于8时，会将链表转化成红黑二叉树结构，红黑二叉树又被称为平衡二叉树，在查询服从方面，又大大的进步了不少。）
1）结构改变

首先是结构上的变化，相比于 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁，接纳 CAS + synchronized 来保证并发安全；数据结构跟jdk1.8中HashMap一样，数组+链表改为 数组+链表+红黑树，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构。

ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 服从又提拔了 N 倍！
2）HashEntry 改为 Node

1. static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
2.     final int hash;
3.     final K key;
4.     volatile V val;
5.     volatile Node<K,V> next;
6. }

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和 JDK7 的 HasEntry 作用相同，对 val 和 next 都用了 volatile 关键字，保证了可见性。
3）Put操纵的变化

• 根据 key 盘算出 hashcode，然后开始遍历 table；
  
• 判断是否需要初始化；
  
• f 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表现当前位置可以写入数据，利用 CAS 实验写入，失败则自旋保证乐成。
  
• 如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。
  
• 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
  
• 如果数目大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树。
  

4）Get操纵的变化

• 根据盘算出来的 hashcode 寻址，如果就在桶上那么直接返回值。
  
• 如果是红黑树那就按照树的方式获取值。
  
• 都不满足那就按照链表的方式遍历获取值。
  

为什么取消分段锁，分段锁有什么问题

• 分段锁内存开销大
  
• 锁粒度太小，经常涉及跨多个锁操纵，性能太低（有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们大概需要锁定整个表而而不但仅是某个段，这需要按次序锁定所有段，操纵完毕后，又按次序释放所有段的锁）
  
• 扩容会牵扯到多个分段锁，并发操纵复杂性太高
  

2.4 ConcurrentHashMap总结

底层数据结构：

• JDK1.7底层接纳分段的数组+链表实现
  
• JDK1.8接纳的数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表+红黑树。
  

加锁的方式：

• JDK1.7接纳Segment分段锁，底层使用的是ReentrantLock
  
• JDK1.8接纳CAS添加新节点，接纳synchronized锁定链表或红黑二叉树的首节点，相对Segment分段锁粒度更细，性能更好
  

JDK1.7
ConcurrentHashMap 接纳分段锁策略，由多个 Segment 组合而成，其中 Segment 可以看成一个 HashMap， 不同点是 Segment 继承自 ReentrantLock，在操纵的时候给 Segment 赋予了一个对象锁（Put 操纵时，锁的是某个 Segment，其他线程对其他 Segment 的读写操纵均不影响），从而保证多线程环境下并发操纵安全。
ConcurrentHashMap 中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时低落了锁的粒度，让并发操纵服从更高。
JDK1.8
相比于 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 类取消了 Segment 分段锁，接纳 CAS + synchronized 来保证并发安全；数据结构跟jdk1.8中HashMap一样，数组+链表改为 数组+链表+红黑树，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构。
ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 服从又提拔了 N 倍。
3.HashMap与ConcurrentHashMap工作原理、区别、总结

3.1 HashMap与ConcurrentHashMap区别

• 是否线程安全：
  
  
  
  • HashMap不是线程安全的；
    
  • ConcurrentHashMap是线程安全的，通过 Segment分段锁–继承 ReentrantLock（JDK1.7重入锁）、CAS和synchronized(JDK1.8内置锁) 来进行加锁 ，保证线程安全
    
  
  
• 底层数据结构
  
  
  
  • HashMap：JDK1.8之前HashMap的结构为数组+链表，JDK1.8之后为数组+链表+红黑树；
    
  • ConcurrentHashMap：JDK1.8之前ConcurrentHashMap的结构为 Segment数组+数组+链表，JDK1.8之后为 数组+链表+红黑树（类似于JDK1.8版本的HashMap）。
    
  
  

3.2 工作原理

3.2.1 HashMap

HashMap的工作原理、底层数据结构 可以查看 Java面试题：ArrayList底层实现原理、HashMap的实现原理、HashMap的jdk1.7和jdk1.8有什么区别
HashMap的数据结构： 底层使用hash表数据结构，即数组和链表或红黑树。jdk1.7使用的是 数组+链表，jdk1.8 当链表长度大于阈值（默认为8）并且数组长度达到64时 会转换为红黑树
初始容量：HashMap 的初始容量是 0，这是一种懒加载机制，直到第一次 put 操纵才会初始化数组大小，默认大小是 16。
扩容逻辑：
   HashMap 使用的是拉链法来解决散列冲突，扩容并不是必须的，但是不扩容的话会造成拉链的长度越来越长，导致散列表的时间复杂度会倾向于 O(n) 而不是 O(1)。
  HashMap 扩容的触发时机出现在元素个数超过阈值（容量 * loadFactor）的时候时，会将聚集的一维数组扩大一倍，然后重新盘算每个元素的位置。
  

• 当我们往HashMap中put元素时，利用key的hashCode重新hash盘算出当前对象的元素在数组中的下标
  
• 存储时，如果出现hash值相同的key，此时有两种环境。
  
  
  
  • 如果key相同，则覆盖原始值；
    
  • 如果key不同（出现冲突），则将当前的key-value放入链表或红黑树中
    
  
  
• 获取时，直接找到hash值对应的下标，在进一步判断key是否相同，从而找到对应值。
  

留意：链表的长度大于8 且 数组长度大于64转换为红黑树
3.2.2 ConcurrentHashMap

JDK1.7
   ConcurrentHashMap 接纳分段锁策略，由多个 Segment 组合而成，其中 Segment 可以看成一个 HashMap， 不同点是 Segment 继承自 ReentrantLock，在操纵的时候给 Segment 赋予了一个对象锁（Put 操纵时，锁的是某个 Segment，其他线程对其他 Segment 的读写操纵均不影响），从而保证多线程环境下并发操纵安全。
  ConcurrentHashMap 中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时低落了锁的粒度，让并发操纵服从更高。
  JDK1.8
   相比于 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 类取消了 Segment 分段锁，接纳 CAS + synchronized 来保证并发安全；数据结构跟jdk1.8中HashMap一样，数组+链表改为 数组+链表+红黑树，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构。
  ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 服从又提拔了 N 倍。
  细节如下：
底层数据结构：

• JDK1.7底层接纳分段的数组+链表实现
  
• JDK1.8接纳的数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表+红黑树。
  

加锁的方式：

• JDK1.7接纳Segment分段锁，底层使用的是ReentrantLock
  
• JDK1.8接纳CAS添加新节点，接纳synchronized锁定链表或红黑二叉树的首节点，相对Segment分段锁粒度更细，性能更好
  

4.HashMap与Hashtable的区别

Hashtable和HashMap都是 基于hash表实现的K-V结构的聚集，Hashtable是jdk1.0引入的一个线程安全的聚集类，内部使用数组+链表的形式来实现
从功能特性的角度来说
1、Hashtable是线程安全的（HashTable 对每个方法都增长了 synchronized），而HashMap不是
2、HashMap的性能要比Hashtable更好，因为Hashtable接纳了全局同步锁来保证安全性，对性能影响较大
从内部实现的角度来说
1）Hashtable使用数组加链表，HashMap JDK1.7数组+链表、JDK1.8 数组+链表+红黑树
2）HashMap初始容量是16，Hashtable初始容量是11
3）HashMap可以使用null作为key；而Hashtable不允许 null 作为 Key，会抛出NullPointerException异常
他们两个的key的散列算法不同：Hashtable直接是使用key的hashcode对数组长度取模；而HashMap对key的hashcode做了二次散列，从而制止key的分布不均匀影响到查询性能
5.HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap区别

HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap都是 基于hash表实现的K-V结构的聚集，在线程安全、底层数据结构方面有所区别

• HashMap：；线程不安全，因为HashMap中操纵都没有加锁，因此在多线程环境下会导致数据覆盖之类的问题，所以，在多线程中使用HashMap是会抛出异常的
  
• Hashtable：线程安全，但是Hashtable只是单纯的在添加put、删除remove、查询get方法上加synchronized，保证插入时阻塞其他线程的插入操纵。虽然安全，但因为设计简单，所以性能低下（HashMap的性能要比Hashtable更好，因为Hashtable接纳了全局同步锁来保证安全性，对性能影响较大）
  
• ConcurrentHashMap：线程安全，ConcurrentHashMap并非锁住整个方法，而是通过原子操纵和局部加锁的方法保证了多线程的线程安全，且尽大概淘汰了性能消耗。Segment分段锁–继承 ReentrantLock（JDK1.7重入锁）、CAS和synchronized(JDK1.8内置锁)
  

6.为什么 HashMap 接纳拉链法而不是开放地点法？

Java 给予 HashMap 的定位是一个相对通用的散列表容器，它应该在面对各种输入的时候都体现稳固。而开辟地点法相对来说容易出现数据堆积，在数据量较大时大概出现连续冲突的环境，性能不敷稳固。
我们可以举个反例，在 Java 原生的数据结构中，也存在使用开放地点法的散列表 —— 就是 ThreadlLocal。因为项目中不会大量使用 ThreadLocal 线程局部存储，所以它是一个小规模数据场景，这里使用开辟地点法是没问题的。
7.Map总结

实现类数据结构是否线程安全key是否可为null是否有序HashMap哈希表结构，jdk1.7 数组+链表，jdk1.8 数组+链表+红黑树否是否ConcurrentHashMap哈希表结构，jdk1.7 数组+链表，jdk1.8 数组+链表+红黑树是否否Hashtable哈希表结构，数组+链表是否否LinkedHashMap继承自HashMap，数组+链表+红黑树+双重链接列表否是是TreeMap红黑树否否是 参考 黑马程序员相干视频与条记、HashMap源码分析 —— 一篇文章搞定HashMap面试、HashMap为什么线程不安全、一文彻底弄懂ConcurrentHashMap，轻松应对面试官！、深入浅出ConcurrentHashMap详解、HashMap与ConcurrentHashMap工作原理、区别和总结

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